Movere Journal Vol. 6 No. 2 – Juli 2024
Hal.  449 - 472
MOVERE JOURNAL
http://ojs.stie-tdn.ac.id/index.php/mv

## KUNJUNGAN WISATAWAN DAN DAMPAKNYA TERHADAP PENGANGGURAN TERBUKA DAN PENGENTASAN KEMISKINAN
1 Sayekti Suindyah Dwiningwarni, 2 Suyanto, 3 Syamsiyah Yuli Dwi Andari
1 Universitas Wijaya Putra, 2 Universitas Dr. Soetomo, 3 Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Email :sayektisuindyah@gmail.com, suyanto_fe@unitomo.ac.id , syamsiyahyuli@gmail.com
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kunjungan wisatawan terhadap pengangguran  terbuka  dan  pengentasan  kemiskinan.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis model PATH  Trimming dengan  data Time  Series  Logaritma  Natural .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  hasil  uji  sub  struktur  1  menyatakan  bahwa  hasil  pengujian  hipotesis  1 yang  menyatakan  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  variable  bebas  (X)  terhadap variable  endogen  (intervening),  diterima.  Hasil  pengujian  sub  struktur  2  menyatakan  bahwa hasil pengujian hipotesis 2, yang menyatakan bahwa ada pengaruh positif dan signifikan antara variable bebas (X) terhadap variable endogen (tergantung), diterima. Hasil uji hipotesis 3, yang menyatakan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  variabel  endogen ( intervening ) Y 1 , Y 2 dan Y 3 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 , ditolak. Hasil uji sub struktur  3  menyatakan  bahwa  hasil  uji  hipotesis  4  yang  menyatakan  bahwa  ada  pengaruh negatif  dan  signifikan  antara  variable  bebas  (X)  terhadap  variable  endogen  (tergantung)  Z 2 , diterima. Hasil uji hipotesis 5, menyatakan bahwa tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variable endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , ditolak.
Kata Kunci : Pariwisata, Pengangguran, Kemiskinan, Analisis Path
Abstract: This research aims to analyze the impact of tourist visits on open unemployment and poverty  alleviation.  This  research  uses  PATH  Trimming  model  analysis  with  Natural Logarithmic Time Series data. The research results show that the results of sub-structure test 1  state  that  the  results  of  testing  hypothesis  1,  which  states  that  there  is  a  negative  and significant  influence  between  the  independent  variable  (X)  on  the  endogenous  (intervening) variable, are accepted. The results of testing sub structure 2 stated that the results of testing hypothesis  2,  which  stated  that  there  was  a  positive  and  significant  influence  between  the independent variable (X) on the endogenous (dependent) variable, were accepted. The results of hypothesis test 3, which stated that there was no negative and significant influence between the endogenous (intervening) variables Y 1 , Y 2 and Y 3 on the endogenous (dependent) variable Z 1 , were rejected. The results of sub-structure test 3 state that the results of hypothesis test 4 which states that there is a negative and significant influence between the independent variable (X) on the endogenous (dependent) variable Z 2 , are accepted. The results of hypothesis testing 5,  stating  that  there  is  no  negative  and  significant  influence  between  the  endogenous (dependent) variable Z 1 on the endogenous (dependent) variable Z 2 , are rejected.
Keywords : Tourism, Unemployment, Poverty, Path Analysis
© 2024 STIE TDN. All rights reserved. Corresponding Author : Sayekti Suingdyah Dwiningwarni

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 telah mempengaruhi seluruh sendi perekonomian di berbagai negara. Pandemi COVID-19 ini juga menjadi salah satu penyebab meningkatnya jumlah kemiskinan dan penduduk miskin .
Di  sebagian  besar  Negara  Berkembang  masalah  utama  yang  dihadapi  adalah kemiskinan dan kemiskinan. Saat ini, kemiskinan secara luas dianggap sebagai masalah global.  Kemiskinan  mempengaruhi  lebih  dari  empat  miliar  orang  di  dunia.  Ini  adalah fenomena  kritis  yang  membutuhkan  perhatian  dan  solusi  segera  di  seluruh  dunia. Kebutuhan untuk mengentaskan kemiskinan muncul untuk meningkatkan kualitas hidup melalui penciptaan standar kehidupan yang  baik  melalui produksi dan distribusi barang dan jasa konsumen yang efektif serta penciptaan lapangan kerja (Titilayo Adenike, 2014). Jumlah penduduk miskin di Jawa Timur sebelum terjadinya pandemi COVID-19 terjadi penurunan dari tahun 2011 sebanyak 5.251.450 orang menjadi sebanyak 4.332.590 orang pada  tahun  2018  (BPS  Provinsi  Jawa  Timur,  2020a)  .  Data  tentang  Garis  Kemiskinan, Penduduk Miskin dan Persentase Penduduk Miskin di Jawa Timur tampak pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1: Garis Kemiskinan, Penduduk Miskin dan Persentase Penduduk Miskin Di Jawa Timur (Tahun 2011 – Tahun 2018)
Tahun Garis Kemiskinan Penduduk Miskin (ribu) % 2011 227 602 5 251,45 13,85 2012 243 783 4 992,75 13,08 2013 273 758 4 893,01 12,73 2014 289 945 4 748,42 12,28 2015 316 464 4 775,97 12,28 2016 329 172 4 638,53 11,85 2017 360 302 4 405,30 11,2 0 2018 373 574 4 332,59 10,98
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur (2019)
Permasalahan  pengangguran  dan  kemiskinan  di  Jawa  Timur  pada  umumnya  dan Kabupaten Jombang pada khususnya memerlukan suatu penanganan yang serius baik oleh Pemerintah Provinsi maupun Pemerintah Kabupaten/Kota. Angka pengangguran di Jawa Timur  sebelum  pandemi  COVID-19,  yaitu  tahun  2008  sampai  dengan  tahun  2012 mengalami penurunan, yaitu dari angka 1.296.313 orang pada tahun 2008 menjadi angka 819.563 orang pada tahun 2012, angka penurunan yang signifikan. Pengangguran di Jawa Timur pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012 didominasi oleh penduduk usia muda  antara  15-29  tahun  (BPS  Provinsi  Jawa  Timur,  2020b)  .  Sedangkan  jumlah penduduk miskin di Kabupaten Jombang tampak pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2: Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Jombang (2015-2019) (dalam ribu) Tahun Jumlah Penduduk Miskin 2015 133,75 2016 133,32 2017 131,16 2018 120,19 2019 116,44
Sumber: Jombang Dalam Angka, 2020
Salah satu permasalahan kemiskinan dan kemiskinan di Jawa Timur pada umumnya dan Kabupaten Jombang pada khususnya adalah berkaitan dengan efektivitas pelaksanaan program  penanggulanan  kemiskinan  dan  penyediaan  lapangan  pekerjaan  atau  lapangan usaha yang masih belum optimal (Nasution et al. , 2014) . kerja di Kabupaten Jombang mulai tahun 2015-2019 mengalami peningkatan dalam jumlah, salah satu penyebab adalah bertambahnya jumlah lulusan mulai dari Sekolah Dasar sampai dengan Perguruan Tinggi di Kabupaten Jombang, seperti yang tampak pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3: Angkatan Kerja, Bekerja dan Pengangguran di Kabupaten Jombang (2015-2019)
Tahun Angkatan Kerja (orang) Bekerja (orang) Pengangguran (orang) 2015 647.442 607.856 39.586 2016 657.392 622.112 35.280 2017 664.389 630.238 34.151 2018 674.153 642.854 31.299 2019 689.118 658.832 30.286
Sektor pariwisata merupakan salah satu sektor yang dapat membantu memberikan solusi  terhadap  permasalahan  kemiskinan.  Dampak  yang  ditimbulkan  oleh  adanya pariwisata antara lain: (1) dampak langsung; (2) dampak tidak langsung; dan (3) dampak ikutan  (Sayekti  Suindyah  D,  2007)  .  Dampak  langsung  dari  adanya  pariwisata  berupa munculnya  usaha  restoran  dan  rumah  makan.  Usaha  restoran  &  rumah  makan membutuhkan  tenaga  kerja,  dan  tenaga  kerja  menerima  upah.  Dampak  tidak  langsung berupa  munculnya  industri  makanan  &  minuman,  sedangkan  dampak  ikutan  berupa pembelian  produk-produk  makanan  dan  minuman  yang  dilakukan  oleh  pekerja  dan wisatawan. Pemenuhan kebutuhan bahan baku dari industri makanan dan minuman akan mengakibatkan  adanya  permintaan  barang-barang  dari  negara  lain,  sehingga  akan menyebabkan terjadinya kebocoran.
Sumber: Jombang dalam angka (2020), (2019), (2018), (2017), (2016)

## Gambar 1: Dampak Sektor Pariwisata Terhadap Perekonomian
Sumber: (Lindberg dan Johnson, 1997)
Dalam penelitiannya Schubert menyatakan bahwa sektor pariwisata jika didukung dengan  pemasaran  yang  matang,  maka  secara  efektif  akan  dapat  mengurangi  angka kemiskinan  (Schubert,  2012)  .  Kunjungan  wisatawan  juga  akan  menyebabkan bertambahnya jumlah tenaga kerja yang terserap di sektor pariwisata (Sayekti Suindyah D,  2007;  Agunggunanto dkk. ,  2016;  Damayanti  dan  Kartika,  2016)  .  Selain  itu  sektor pariwisata juga dapat mengurangi kemiskinan. Namun, hingga saat ini hubungan antara pariwisata  dan  pengentasan  kemiskinan  masih  kurang  terfokus  dengan  rencana pembangunan  di  negara-negara  berkembang.  Rencana  pembangunan  pariwisata  akan memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Namun, pertumbuhan ekonomi tidak serta merta mengurangi kemiskinan. Begitu pula, meskipun banyak proyek skala kecil telah dikembangkan untuk menghubungkan pariwisata dengan pengurangan kemiskinan, pengurangan kemiskinan skala besar dari pariwisata bergantung pada  strategi  yang  jelas  yang  dikonsultasikan,  diartikulasikan  dan  dipantau  melalui rencana strategi pengurangan kemiskinan nasional (Bolwell dan Weinz, 2008) . Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Alsyarayreh menemukan bahwa (1) terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  pendidikan  pariwisata  untuk  mengurangi  tingkat kemiskinan, kecuali tidak terdapat cukup lembaga pelatihan dalam pendidikan pariwisata untuk  memenuhi  syarat  lulusan  untuk  bekerja  di  organisasi  profesional  pariwisata;  (2) Terdapat  pengaruh  yang  signifikan  secara  statistik  dari  sifat  pekerjaan  di  organisasi pariwisata profesi dalam menurunkan tingkat kemiskinan, walaupun upah karyawan tidak sesuai  dengan  sifat  pekerjaan  dan  produktivitas  mereka,  dan  terdapat  pengaruh  yang signifikan secara statistik dari bahasa dan pentingnya bekerja di sektor pariwisata dalam mengurangi tingkat kemiskinan (Alsarayreh, 2017) .
Bertitik tolak dari permasalahan pariwisata, pengangguran dan kemiskinan di Jawa Timur  pada  umumnya  dan  Kabupaten  Jombang  pada  khsususnya,  serta  hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penting untuk melakukan sebuah penelitian
yang  menganalisis  kunjungan  wisatawan  dan  dampaknya  terhadap  pengangguran  dan pengentasan kemiskinan di Kabupaten Jombang. Permasalahan dalam penelitian ini antara lain : (1)  bagaimana  pengaruh  jumlah  wisatawan  terhadap  usaha  hotel  dan  penginapan, usaha  rumah  makan  dan  restoran  dan  usaha  biro  perjalanan  wisata;  (2)  bagaimana pengaruh jumlah wisatawan, usaha hotel dan penginapan, usaha rumah makan dan restoran dan usaha biro perjalanan wisata terhadap pengangguran; (3) bagaimana pengaruh jumlah wisatawan,  usaha  hotel  dan  penginapan,  usaha  rumah  makan  dan  restoran,  usaha  biro perjalanan wisata terhadap pengentasan kemiskinan. Tujuan penelitian untuk menganalisis dan menguji : (1) pengaruh jumlah wisatawan terhadap usaha hotel dan penginapan, usaha rumah  makan  dan  restoran  dan  usaha  biro  perjalanan  wisata;  (2)  pengaruh  jumlah wisatawan, usaha hotel dan penginapan, usaha rumah makan dan restoran dan usaha biro perjalanan  wisata  terhadap  pengangguran;  (3)  pengaruh  jumlah  wisatawan,  usaha  hotel dan penginapan, usaha rumah makan dan restoran, usaha biro perjalanan wisata terhadap pengentasan  kemiskinan.  Urgensi  penelitian  ini  adalah  memberikan  solusi  terhadap masalah  yang  dihadapi  tersebut,  sehingga  masalah  pengangguran  dan  kemiskinan  bisa tertangani secara efektif.

## TINJAUAN TEORI
Penelitian tentang dampak sektor pariwisata terhadap kemiskinan dan pengentasan kem  iskinan  sudah  banyak  dilakukan  dan  dibahas  sebelumnya.  Penelitian  yang  telah dilakukan  tentang  dampak  sektor  pariwisata  terhadap  kemiskinan  dan  pengentasan kemiskinan  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah  satunya  dengan  metode  Analisis PATH, Input-Output, S ocial Accounting Matrix (SAM), Computable General Equilibrium (CGE), dan model Ekonometrika (Adyaharjanti dkk. , 2016) .
Penelitian yang  dilakukan  (Warmadewi  dan  Natha,  2016)  menghasilkan  bahwa hasil  membuktikan  analisis  jumlah  kedatangan  wisatawan  asing,  Kredit  Usaha  Kecil (KUK)  pada  sektor  Perdagangan,  Hotel  dan  Restoran,  dan  nilai  produksi  UMKM berpengaruh positif simultan terhadap angka penurunan kemiskinan di Provinsi Bali pada periode 1993 -2013. Jumlah kedatangan wisatawan asing, Kredit Usaha Kecil (KUK) pada sektor  Perdagangan,  Hotel  dan  Restoran,  dan  nilai  produksi  UMKM  secara  parsial berpengaruh negatif terhadap angka kemiskinan di Provinsi Bali pada periode 1993-2013. Kredit  Usaha  Kecil  (KUK)  pada  sektor  Perdagangan,  Hotel  dan  Restoran  berpengaruh dominan terhadap angka kemiskinan di Provinsi Bali pada periode 1993-2013.
Pengembangan  Pariwisata  Berbasis  Komunitas  Lokal  (PPBKL)  ini  dikenal  juga dengan  desa  wisata  ini  muncul  berdasarkan  pembangunan  pariwisata  berbasis pemberdayaan komunitas lokal ( Community  Based Pariwisata /CBT) (López-Guzmán, Sánchez-Cañizares dan Pavón, 2011; Sunuantari, 2017; Jannah, Muryani dan Rindarjono, 2018) . Pemberdayaan masyarakat atau komunitas lokal merupakan salah satu paradigma yang  sangat  penting  bagi  pengambangan  dan  pengelolaan  sumber  daya,  budaya  dalam pariwisata. Pentingnya pemberdayaan masyarakat atau komunitas lokal dalam budaya dan pariwisata  ini  ditekankan  oleh  (López-Guzmán,  Sánchez-Cañizares  and  Pavón,  2011) bahwa  pariwisata  berbasis  masyarakat  mendapatkan  prestise  di  seluruh  dunia  sebagai
alternatif dari pariwisata massal, jenis pariwisata baru ini lebih menyukai kontak dengan komunitas lokal dan percobaan sensasi yang berbeda .
Dalam  pengembangan  pariwisata  berbasis  pemberdayaan  komunitas  lokal, masyarakat adalah sebagai pihak yang ikut berperan baik sebagai subyek maupun obyek. Pemberdayaan masyarakat lokal selanjutnya perlu didasarkan pada beberapa hal sebagai berikut  (López-Guzmán,  Sánchez-Cañizares  and  Pavón,  2011;  Tolkach,  King  and Pearlman, 2013; Jannah, Muryani and Rindarjono, 2018): (1) Memajukan tingkat hidup masyarakat sekaligus melestarikan identitas budaya dan tradisi lokal; (2) Meningkatkan tingkat  pendapatan  secara  ekonomi  sekaligus  pemerataan  pada  penduduk  lokal;  (3) Berorientasi pada pengembangan usaha berskala kecil dan menengah dengan daya serap energi  besar  dan  berfokus  pada  teknologi  tepat  guna;  (4)  Bercerita  semangat  kompetisi sekaligus  kooperatif;  (5)  Memanfaatkan  pariwisata  seoptimal  mungkin  sebagai  agen penyumbang tradisi budaya dengan dampak seminimal mungkin.
Masalah  tenaga  kerja  adalah  sebuah  permasalahan  yang  sangat  kompleks. Dikatakan kompleks, karena permasalahan tenaga kerja dipengaruhi oleh banyak faktor (Sholeh, 2012; Dwiningwarni, Ariyanto dan Yusuf, 2018) . Permintaan tenaga kerja akan terjadi tergantung dari jumlah barang yang diminta oleh konsumen., hal ini dikarenakan permintaan tenaga kerja oleh suatu perusahaan dipengaruhi oleh permintaan barang dan jasa yang diproduksi oleh perusahaan (Addison, Portugal dan Varejão, 2014; Pramusinto dan Mulyaningsih, 2019) . Sektor pariwisata akan memiliki pengaruh dalam permintaan tenaga  kerja  yang  akan  mempekerjakan  di  usaha-usaha  sektor  pariwisata  (Lindberg, Enriquez dan Sproule, 1996; Sayekti Suindyah D, 2007; Maria, 2016)
Kemiskinan adalah sebuah permasalahan serius yang dihadapi oleh suatu negara, sejak  jaman  dulu  sampai  sekarang.  Di  era Millenium  Development  Goals (MDGs)  ini, permasalahan kemiskinan masih tetap menjadi prioritas tujuan dan sasaran pembangunan sebuah negara. Arah kebijkan pengentasan kemiskinan di Indonesia masih belum searah atau belum selaras dengan tujuan dan target MDGs (Latifah, 2011; Shakya, 2014; Latifah, Jati dan Erna Retna R, 2016; Lalira, Nakoko dan Rorong, 2018; Kharisma dkk. , 2020) . Pengentasan kemiskinan tetap  dilakukan  dalam  konsep Sustainable Development Goals (SDGs) yang berlaku sampai dengan tahun 2030 (Bolwell dan Weinz, 2008; Darmawan dan Yunanto, 2016; Sudiarta dan Wayan, 2016; Istiqomah dan Andriyanto, 2018; Abbas et al. , 2020) .
Pengentasan  kemiskinan  adalah  sebuah  permasalahan  yang  sangat  kompleks  dan memiliki  berbagai  tantangan  dalam  penanganannya.  Sebuah  daerah,  dalam  upaya mengatasi masalah kemiskinan tidak boleh terlepas dari tujuan dan strategi pembangunan nasional  dalam  mengentaskan  kemiskinan.  Penanggulangan  kemiskinan  juga  dilakukan dengan cara memberdayakan masyarakat dalam bentuk PNPM, memberikan pelatihan dan bantuan modal usaha (Saptanti, 2013; Rubiyanah, Minarsih dan Leonardo Budi Hasiolan, 2016) .

## Gambar 2. Kerangka Konseptual
Hipotesis  yang  dikemukakan  dalam  penelitian  ini  adalah:  (1)  Jumlah  wisatawan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Usaha Hotel dan Penginapan, Usaha Rumah Makan dan Restoran dan Usaha Biro Perjalanan Wisata; (2) Jumlah wisatawan, Usaha Hotel  dan Penginapan,  Usaha  Rumah Makan dan Restoran dan  Usaha  Biro  Perjalanan Wisata  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  pengangguran;  (3)  Jumlah wisatawan, Usaha Hotel dan Penginapan, Usaha Rumah Makan dan Restoran, Usaha Biro Perjalanan  Wisata  dan  kemiskinan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pengentasan kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Analisis dampak  sektor  pariwisata  terhadap  pengangguran  dan  pengentasan kemiskinan di Jombang, ini menggunakan data time series yang sudah diubah menjadi bentuk Logaritma  Natural (LN),  yang  berupa  data indikator  pariwisata,  jumlah pengangguran dan jumlah penduduk miskin dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2019 di Jombang oleh BPS dan hasil survei. Populasi dan sampelnya berupa angkat tahun dari tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2019,  yaitu  10  (sepuluh)  tahun.  Sedangkan  analisis PATH yang digunakan adalah analisis PATH model Trimming.
Gambar 2 menunjukkan bahwa dalam penelitian ini ada beberapa analisis variabel yang  digunakan  untuk  memenuhi  salah  satu  unsur  PATH  (Udayantini,  Bagia  dan Suwendra, 2015; G David Garson, 2016; Wakhidah, Noeryanti dan Yuli Setyawan, 2016; Heri Retnawati, 2017; Sanaubar, Hidayat dan Kusuma, 2017) , yaitu:
1. Variabel  bebas  (X),  yaitu  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  ke  obyek  wisata  di Kabupaten  Jombang  selama  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2019,  yang  diukur dengan skala interval berupa jumlah orang.
2. Variabel endogen ( intervening ), yang terdiri dari:
a. Jumlah  usaha  hotel  &  penginapan  (Y 1 ),  variabel  ini  diukur  dengan
𝑌 2 = 𝑐 2 𝑋 + 𝜀𝑖 (2)
menggunkaan jumlah kamar hotel & penginapan yang disediakan oleh pengelola penginapan  yang  terdafatr  pada  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Jombang selama  periode  2010  sampai  dengan  2019,  dan  variabel  ini  diukur  dengan menggunakan skala interval berupa jumlah satuan.
b. Jumlah  usaha  rumah  makan  &  restoran  (Y 2 ),  variabel  ini  diukur  dengan menggunakan jumlah kursi yang disediakan oleh pengelola rumah makan dan restoran yang terdafatr pada Badan Pusat Statistik Kabupaten Jombang selama periode 2010 sampai dengan 2019, dan variabel ini diukur dengan menggunakan skala interval berupa satuan.
c. Jumlah usaha Biro Perjalanan Wisata (BPW) (Y 3 ), variabel ini diukur dengan menggunakan  jumlah  usaha  BPW  yang  terdafatr  pada  Badan  Pusat  Statistik Kabupaten  Jombang,  selama  periode  2010  sampai  dengan  tahun  2019,  dan variabel ini diukur dengan menggunakan skala interval berupa unit.
3. Variabel endogen (dependen/tergantung), yang terdiri dari:
a. Pengangguran  (Z 1 ),  variabel  ini  diukur  dengan  jumlah  orang  yang menganggur/tidak  bekerja  dan  termasuk  dalam  angkatan  kerja.  Data  ini diperoleh dari Jombang dalam angka selama periode tahun 2010 sampai dengan tahun 2019, dan variabel ini diukur dengan skala interval berupa orang.
b. Penduduk miskin (Z 2 ), variabel ini diukur dengan jumlah orang atau penduduk di  wilayah  kabupaten  Jombang,  yang  dinilai  sebagai  penduduk  miskin  yang ditinjau dari P1 dan P2. Data ini diperoleh dari Jombang dalam angka selama periode  2010  sampai  dengan  2019.  Dan  variabel  ini  diukur  dengan menggunakan skala interval berupa jumlah orang.
Selain  itu  Gambar  2,  juga  menunjukkan  adanya  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung  antar  variabel  yang  diobservasi  (Heri  Retnawati,  2017)  .  Juga  menunjukkan adanya  hubungan  satu  arah  antara  variabel  tersebut  (syarat  asumsi  analisis  PATH) (Wakhidah, Noeryanti dan Yuli Setyawan, 2016) . Dan seluruh variabel yang digunakan adalah  variabel  observasi  (Heri  Retnawati,  2017;  Munir,  2017)  .  Rumusan  model persamaan  analisis  PATH  {(pengaruh  jumlah  wisatawan  (X)  terhadap  usaha  hotel  & penginapan (Y 1 ), pengaruh X terhadap usaha rumah makan & restoran (Y 2 ), pengaruh X terhadap dan usaha Biro Perjalanan Wisata (Y 3 )} sebagai berikut:
𝑌 1 = 𝑐 1 𝑋 + 𝜀𝑖 (1)
𝑌 3 = 𝑐 3 𝑋 + 𝜀𝑖 (3)
Yang mana:
X : Jumlah Wisatwan Y1 : usaha Hotel dan Penginapan Y2 : usaha Rumah Makan dan Restoran
Y3 : usaha BPW c1;c3 : koefisien analisis jalur
ε i : kesalahan standar
Rumusan model persamaan analisis PATH (pengaruh X, Y 1 , Y 2 , Y 3 terhadap Z 1 ) sebagai berikut :
𝑍 1 = 𝑐 4 𝑋 + 𝑐 5 𝑌 1 + 𝑐 6 𝑌 2 + 𝑐 7 𝑌 3 + 𝜀𝑖 (4)
Yang mana:
X : Jumlah Wisatwan Y1 : usaha Hotel dan Penginapan Y2 : usaha Rumah Makan dan Restoran Y3 : usaha BPW Z1 : meredup
c4;c7  : koefesien analisis jalur ε i : kesalahan standar
Rumusan  model  persamaan  analisis  PATH  (pengaruh  X,  Y 1 ,  Y 2 ,  Y 3 dan  Z 1 terhadap Z 2 ) sebagai berikut
Yang mana:
X : Jumlah Wisatwan Y1 : usaha Hotel dan Penginapan Y2 : usaha Rumah Makan dan Restoran Y3 : usaha BPW Z1         : meredup B1;b5    : koefesien analisis jalur ε i
: kesalahan baku
Karena  penelitian  ini  menggunakan  analisis  model  PATH Trimming ,  maka persamaan  1  akan  diuji  tingkat  signifikansi  dari  variabel-variabel  tersebut  yang  akan membentuk persamaan sub struktur selanjutnya .
Analisis  PATH  model Triming diperlukan  dalam  menganalisis  data deret  waktu yang berbentuk interval yang sudah dirubah menjadi data deret waktu Logaritma Natural (LN),  karena  ada  beberapa  variabel  yang  tidak  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan analisis regresi berganda, karena dalam  penelitian ini menggunakan variabel ( eksogen dan endogen ) yang berupa variabel independen , dependen dan intervening . Sehingga analisis  statistik  yang  lebih  cocok  adalah  analisis  PATH,  karena  analisis  PATH merupakan  metode  untuk  menerangkan  dan  mencari  hubungan  kausal  antar  variabel. Analisis  jalur  digunakan  untuk  menelaah  hubungan  antara  model  kausal  yang  telah dirumuskan peneliti atas dasar pertimbangan teoritis dan pengetahuan tertentu. Hubungan kausal  selain  didasarkan  pada  data,  juga  didasarkan  pada  pengetahuan,  penelitian hipotesis,  analisis  logistik  (Suaidah  dan  Cahyono,  2013;  Setyo  Tri  Yudhiarso,  P.  Edi Suswandi, 2015; G David Garson, 2016; Wakhidah, Noeryanti dan Yuli Setyawan, 2016; Heri Retnawati, 2017) .
Ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi pada jalur analisis, yaitu: (1) Hubungan antar variabel dalam  model  adalah linier,  artinya  perubahan  yang terjadi  pada  variabel merupakan fungsi perubahan linier dari variabel lain yang bersifat kausal; (2) Variabel yang diamati bersifat aditif; (3) Residu variabel tidak terpengaruh oleh variabel lain; (4) Variabel yang diamati adalah interval atau rasio (G David Garson, 2016; Heri Retnawati, 2017; Hamid et al. , 2019) .
Pengujian Hipotesis
Hipotesis 1:
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen ( intervening ).
H 1 ;  ρ i ≠ 0 :  ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen ( intervening ).
Hipotesis 2:
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 .
H 1 ; ρ i ≠ 0 : tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 .
Hipotesis 3:
H 0 ;  ρ i =  0  :  tidak  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  variabel  endogen  ( intervening ) Y 1 , Y 2 dan Y 3 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 . H 1 ;  ρ i ≠  0  :  tidak  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  variabel  endogen  ( intervening ) Y 1 , Y 2 dan Y 3 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 .
Hipotesis 4
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 .
H 1 ; ρ i ≠ 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 .

## Hipotesis 5
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 .
H 1 ; ρ i ≠ 0 : ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jenis  data  yang digunakan  adalah  data time  series yang berbentuk  interval,  yang berupa jumlah wisatawan, jumlah kamar hotel & penginapan, jumlah kursi rumah makan
dan  restoran,  jumlah  Biro  Perjalanan  Wisata  (BPW),  jumlah  kemiskinan  dan  jumlah penduduk miskin dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2019 tampak pada Tabel 4 dan 5. Dari data mentah yang ada pada Tabel 4 dan 5 tersebut diubah dalam bentuk Lograitma natural (LN).
Tabel 4 : Indikator Pariwisata di Kabupaten Jombang (2010-2019)
Tahun Jumlah Wisatawan (orang) Jumlah Usaha Hotel & penginapan (unit) Jumlah Usaha Rumah Makan & Restoran (unit) Jumlah Usaha Biro Perjalanan Wisata (unit) 2010 965.201 583 513 5 2011 967.300 785 541 6 2012 1.076.200 897 572 6 2013 1.090.219 901 608 8 2014 1.161.390 1.038 641 8 2015 1.162.268 897 756 10 2016 1.162.268 995 764 10 2017 1.388.395 1.106 779 12 2018 1.494.963 1.115 779 15 2019 1.425.296 1.132 817 16
Sumber: Jombang Dalam Angka (2010), (2011), (2012), (2013), (2014), (2015), (2016), (2017), (2018), (2019)
Tabel 4 menunjukkan data tentang indikator pariwisata di Kabupaten Jombang dari tahun  2010  sampa  i  dengan  tahun  2019.  Jumlah  wisatawan  dari  tahun  2010  sampai dengan tahun 2019 mengalami peningkatan, yaitu sebesar 32,28 persen, tetapi jika dilihat dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2019, jumlah wisatawan yang bekunjung jke lokasi wisata di Jombang mengalami penurunan, yaitu sebesar 4,66 persen. Jumlah usaha hotel yang  diukur  dengan  jumlah  kamar  hotel  pada  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2014 mengalami kenaikan sebesar 43,83 persen, namun setelah itu mengalami penurunan pada tahun 2015 dan 2016, yaitu sebesar 4,32 persen. Dan sejak tahun 2016 sampai dengan tahun 2019 mengalami kenaikan sebesar 12,10 persen. Jumlah usaha rumah makan dan restoran  yang  diukur  dengan  jumlah  kursi  dari  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2019 mengalami  kenaikan  sebesar  37,21  persen.  Jumlah  usaha  Biro  Perjalanan  Wisata  dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2019 mengalami kenaikan sebesar 68,75 persen .
Sedangkan  data  jumlah  kemiskinan  dan  jumlah  penduduk  miskin  di  Kabupaten Jombang tahun 2010 sampai dengan tahun 2019 tampak pada Tabel 5 berikut:

## Tabel 5: Jumlah Pengangguran dan Penduduk Miskin Di Jombang (2010-2019)
Tahun Pengangguran (orang) Jumlah Penduduk Miskin (orang) 2010 32.175 166.400 2011 26.297 156.000 2012 25.486 149.100 2013 25.390 137.500 2014 36.293 133.500 2015 39.586 133.750 2016 35.280 133.320 2017 34.151 131.160 2018 31.299 120.190 2019 30.288 116.440
Sumber: Jombang Dalam Angka (2010), (2011), (2012), (2013), (2014), (2015), (2016),
(2017), (2018), (2019)
Tabel  5  menunjukkan  data  tentang  jumlah  pengangguran  dan  jumlah  penduduk miskin  di  Kabupaten  Jombang  dari  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2019.  Jumlah gangguan  dari  tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2019  mengalami  penurunan  yang menurun, yaitu sebesar 6,23 persen dan jumlah penduduk misikin mengalami penurunan, sebesar 42,91 persen.
Tabel 6: Hasil Pengujian Asumsi Linearitas
Variabel Mandiri Ketergantungan Variabel Standarisasi Beta (ß) Hasil Pengujian (α = 0,05) Ket Jumlah Wisatawan (X) Jumlah Usaha Hotel & Penginapan (Y 1 ) 0,853 0,002 Linier Jumlah Wisatawan (X) Jumlah Usaha Rumah Makan & Restoran (Y 2 ) 0,887 0,001 Linier Jumlah Wisatawan (X) Jumlah Usaha Biro Perjalanan Wisata (Y 3 ) 0,952 0,000 Linier Jumlah Usaha Hotel & Penginapan (Y 1 ) Pengangguran (Z 1 ) 0,795 0,025 Linier
Jumlah Usaha
Rumah Makan & Restoran (Y 2 ) Pengangguran (Z 1 ) 0,611 0,005 Linier
Jumlah Usaha Biro Perjalan Wisata (Y 3 ) Pengangguran (Z 1 ) -0,563 0,022 Linier Pengangguran (Z 1 ) Penduduk Miskin (Z 2 ) 0,224 0,045 linier Jumlah Usaha Hotel & Penginapan (Y 1 ) Penduduk Miskin (Z 2 ) -0,349 0,006 linier Jumlah Usaha Rumah Makan & Restoran (Y 2 ) Penduduk Miskin (Z 2 ) 0,127 0,044 linier Jumlah Usaha Biro Perjalan Wisata (Y 3 ) Penduduk Miskin (Z 2 ) -0,790 0,026 linier
Sumber: Hasil Pengolahan data dengan SPSS ver 26.0, Tahun 2020
Sesuai  dengan  Gambar  2  sebelumnya,  maka  asumsi  analisis  PATH  yang menyatakan  hanya  model  rekursif  yang  dapat  dipertimbangkan  dalam  analisis  PATH terpenuhi, karena dalam Gambar 2 tampak bahwa model struktural dalam penelitian ini tidak  mengandung  jenis  hubungan  resiprokal  (pengaruh  timbal  balik),  yang  ada  hanya hubungan kausal satu arah, sehingga asumsi PATH tentang model rekursif terpenuhi . Asumsi yang harus dipenuhi berikutnya adalah variabel yang diamati diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliabel). Karena data yang digunakan adalah data  kuantitatif  dan  sekunder  serta  instrumen  penelitian  yang  digunakan  adalah  daftar cocok,  maka  asumsi  ini  dapat  terpenuhi.  Asumsi  keempat  yang  harus  dipenuhi  adalah model  yang  dijelaskan  dispesifikasikan  (diidentifikasikan)  dengan  benar  berdasarkan teori-teori  dan  konsep-konsep  yang  relevan  .  Perancangan  model  dalam  penelitian  ini didasarkan  pada  kerangka  konsepsual  penelitian,  yang  dibangun  atas  dasar  teori  dan konsep  yang  telah  diuraikan  dalam  bagian  kajian  pustaka,  sehingga  asumsi  ini  dapat terpenuhi .
Berdasarkan  perhitungan  analisis  jalur,  maka  untuk  mengetahui  validitas  model dapat digunakan dua indikator, yaitu:
1) Koefesien determinasi total
Dari hasil perhitungan yang diperoleh nilai koefesien determinasi total (R 2 ) sebesar 0,964  artinya  keragaman  data  yang  dapat  dijelaskan  oleh  model  tersebut  adalah sebesar 96,40  persen  atau dengan  kata  lain  informasi yang  terkandung dalam  data 96,40 persen dapat dijelaskan oleh model tersebut. Sedangkan 3,60 persen dijelaskan oleh variabel lain (yang tidak terdapat dalam model) dan error.
2) Pemangkasan Teori
Berdasarkan teori trimming , maka jalur-jalur yang nonsignifikan dibuang, sehingga diperoleh model yang didukung oleh data empiris, hasilnya seperti yang tampak pada Tabel 6.

## Pengujian Sub Struktur 1
Diagram jalur sub-struktur 1 tampak pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Pengujian Sub Struktur 1 (Hubungan variabel X terhadap Y 1 , Y 2 dan Y 3 )
Keterangan Gambar 3:
1. Angka yang berwarna merah menunjukkan tingkat signifikansi
2. Yang mana:
X  : Jumlah wisatawan
Y 1 : Jumlah kamar hotel & penginapan Y 2 : Jumlah kursi rumah makan & restoran Y 3 : Jumlah Usaha Biro Perjalanan Wisata Ε i : Kesalahan Standar
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  dari  ketiga  variabel  endogen  (intervening)  yang digunakan dalam penelitian ini, memiliki jalur yang signifikan, sehingga variabel ketiga tersebut,  yaitu  jumlah  usaha  hotel  &  penginapan  (Y 1 ),  jumlah  usaha  rumah  makan  & restoran  (Y 2 )  dan  jumlah  usaha  BPW  (Y 3 ),  dapat  dipengaruhi  secara  langsung  oleh jumlah wisatawan (X) yang berkunjung ke obyek wisata. Gambar 3 juga menunjukkan adanya pengaruh langsung antara variabel bebas X (jumlah wisatawan) terhadap variabel endogen (variabel intervening ), yaitu Y 1 , Y 2 dan Y 3 , yang semuanya menunjukkan nilai positif dan signifikan. Karena semua variabel endogen (intervening) memiliki nilai signifikansi  yang  signifikan  (α  <  0,05),  maka  seluruh  variabel  dapat  digunakan  untuk membentuk model persamaan sub struktur ke-2.
Nilai R 2 atau Adjusted R 2 untuk hubungan antara X dan Y 1 sebesar 0,771 artinya 77,10  persen  model  dipengaruhi  oleh  variabel  X  dan  22,90  persen  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar model . Untuk hubungan X dan Y 2 nilai Adjusted R 2 sebesar 0,544. Artinya 54,40 persen model dipengaruhi oleh variabel X dan 45,60 persen dipengaruhi oleh  variabel  oleah  lain  di  luar.  model.  Variabel  hubungan  X  dan  Y 3 memiliki  nilai Adjusted R 2 sebesar 0,795, artinya 79,50 persen model dipengaruhi oleh variabel X dan 20,50 persen dipengaruhi oleh variabel lain di luar model .
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  hipotesis  1,  yang  menyatakan bahwa:
0,179 0,543 -0,389 0,062 Y 3 Y 2 Y 1 0,212 0,049 X H 0 ; ρ i =0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen ( intervening ), ditolak. Hal ini disebabkan karena angka signifikansi menunjukkan  angka  di  bawah  0,05  (yang  ditunjukkan  dengan  angka  yang  berwarna merah) dan semua angka ρ adalah positif (yang ditunjukkan dengan angka yang berwarna hitam).
H 1 ;ρ i ≠0: ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen ( intervening ), diterima. Hal ini disebabkan karena angka signifikansi menunjukkan  angka  di  bawah  0,05  (yang  ditunjukkan  dengan  angka  yang  berwarna merah) dan semua angka ρ adalah positif (yang ditunjukkan dengan angka yang berwarna hitam).
Karena  keempat  variabel  tersebut  signifikan,  maka  dapat  digunakan  untuk membentuk model sub struktur 2.

## Pengujian Sub Struktur 2
Model  sub  struktur  2  yang  terbentuk  dari  hasil  analisis  perhitungan  jalur  sub struktur 1, yang sesuai dengan persamaan nomer (4) di atas. Dan Gambarnya tampak pada Gambar 4 berikut:
Gambar 4: Pengujian Sub-Struktur 2 (hubungan X, Y 1 , Y 2 , dan Y 3 dengan Z 1 )
Keterangan Gambar 4:
1. Angka yang berwarna merah menunjukkan tingkat signifikansi
2. Yang mana:
X  : Jumlah wisatawan
Y 1 : Jumlah kamar hotel & penginapan
Y 2 :  Jumlah  kursi  rumah  makan  &  restoran Y 3 : Jumlah Usaha Biro Perjalanan Wisata Z 1 : Pengangguran E 1 : Kesalahan Standar
E 1 =0.1817 Z 1
Gambar  4  menunjukkan  tentang  hasil  analisis  perhitungan  PATH  untuk  sub struktural 2, yang terdiri dari variabel X (jumlah wisatawan), Y 1 (jumlah kamar hotel & penginapan), Y 2 (jumlah kursi rumah makan & restoran), Y 3 (BPW) (jumlah BPW) dan Y 4 (Pengangguran).
Gambar 4 tersebut menunjukkan bahwa hanya variabel X yang berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  variabel  Z1  .  Artinya  jika  variabel  X  naik  satu  satuan  maka variabel  Z1  akan  naik  sebesar  0,2120  satuan  dan  signifikan.  Variabel  Y1  berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap variabel Z 1 , ini berarti bahwa jika variabel Y1 naik  sebesar  satu  satuan  Z1  akan  turun  sebesar  0,389  satuan,  tetapi  tidak  signifikan. Variabel Y2 berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel Z1, artinya jika variabel Y2 naik sebesar satu satuan, maka variabel Z1 akan naik sebesar 0,179 satuan, tetapi tifak signifikan. Variabel Y3 berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap variabel Z1 , artinya jika variabel Y3 naik sebesar satu satuan, maka variabel  Z1 akan turun sebesar 1,007 satuan, tetapi tidak signifikan. Untuk hubungan variabel X, Y1 , Y2 dan Y3 dengan Z1 memiliki nilai Adjusted R sebesar 0,8183. Hal ini berarti bahwa model dipengaruhi oleh variabel X, Y 1 , Y 2 dan Y 3 sebesar 81,83 persen dan 18,17 persen dipengaruhi oleh variabel lain di luar model .
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  hasil  pengujian  hipotesis  2,  yang  menyatakan bahwa:
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel  endogen  (tergatung),  ditolak.  Hal  ini  disebabkan  karena  angka  signifikansi menunjukkan  angka  di  bawah  0,05  (yang  ditunjukkan  dengan  angka  yang  berwarna merah) dan semua angka ρ adalah positif (yang ditunjukkan dengan angka yang berwarna hitam).
H 1 ; ρ i ≠ 0 : ada pengaruh positif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen  (tergantung),  diterima.  Hal  ini  disebabkan  karena  angka  signifikansi menunjukkan  angka  di  bawah  0,05  (yang  ditunjukkan  dengan  angka  yang  berwarna merah) dan semua angka ρ adalah positif (yang ditunjukkan dengan angka yang berwarna hitam).
Gambar 4 juga menunjukkan hasil hipotesis 3, yang menyatakan bahwa:
H 0 ; ρ i =0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel endogen ( intervening )  Y 1 ,  Y 2 dan  Y 3 terhadap  variabel  endogen  (tergantung)  Z 1 ,  diterima,  karena  angka signfikansi menunjukkan angka lebih besar dari 0,05 (yang menunjukkan dengan angka yang  berwarna  merah)  dan  angka  ρ  ada  yang  negatif  dan  positif  (ditunjukkan  dengan angka warna hitam).
H 1 ;  ρ i ≠  0  :  tidak  ada  pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  variabel  endogen ( intervening ) Y 1 , Y 2 dan Y 3 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 , ditolak, angka karena signfikansi menunjukkan angka lebih besar dari 0,05 (yang menunjukkan dengan angka  yang  berwarna  merah)  dan  angka  ρ  ada  yang  negatif  dan  positif  (ditunjukkan dengan angka warna hitam).
Dari Gambar 4 ini, maka variabel yang dapat digunakan untuk membentuk model persamaan yang baru adalah variabel-variabel yang memiliki nilai signifikansi. Dan dari
-0,907 0,000 0,086 0,591 Z 1 X
tiga variabel endogen (intervening) yang digunakan tersebut (Y 1 , Y 2 , dan Y 3 ) semuanya tidak  signifikan,  dan  yang  signifikan  adalah  variabel  bebas  (X),  sehingga  yang  dapat digunakan untuk membentuk persamaan sub struktur 3, hanya variabel bebas (X) yang dapat  digunakan,  sedangkan  variabel  endogen  (intervening)  Y 1 ,  Y 2 dan  Y 3 tidak  dapat digunakan untuk membentuk persamaan sub struktur 3 .
Untuk membentuk analisis jalur sub struktur 3 (hubungan antara variabel bebas (X) dan variabel endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , tampak pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5: Pengujian Sub-Struktur 3 (Hubungan variabel X dan Z 1 dengan Z 2 )
Keterangan Gambar 5:
1. Angka yang berwarna merah menunjukkan tingkat signifikansi
2. Yang mana:
X  : Jumlah wisatawan
Z 1 : Pengangguran E 1 : kesalahan standar
Z 2 : Jumlah penduduk miskin
Gambar 5 menunjukkan bahwa dari dua variabel bebas (X ) dan variabel endogen (tergantung)  Z 1 yang  digunakan  untuk  menjelaskan  variabel  endogen  (tergantung)  Z 2 , yang signifikan adalah variabel X dengan angka signifikansi 0,000 ( α < 0,05 ).  Nilai Adjusted R 2 sebesar 0,6179. Artinya model dipengaruhi oleh variabel X dan Z 2 sebesar 61,79 persen, dan 38,21 persen dipengaruhi oleh variabel lain di luar model .
Hipotesis 4 yang menyatakan bahwa:
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , ditolak. Hal ini ditunjukkan dengan angka signifikansi yang lebih kecil dari angka 0,05 (α<0,05), yaitu 0,000 (ditunjukkan dengan angka warna merah), dan nilai ρ negatif (ditunjukkan dengan angka warna hitam).
H 1 ; ρ i =0 : ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , diterima. Hal ini ditunjukkan dengan angka signifikansi yang
E 5 =0,3821 Z 2
lebih kecil dari angka 0,05 ( α < 0,05 ), yaitu 0,000 (ditunjukkan dengan angka warna merah), dan nilai ρ negatif (ditunjukkan dengan angka warna hitam).
Hipotesis 5 yang menyatakan bahwa:
H 0 ; ρ i = 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , ditolak. Hal ini ditunjukkan dengan angka signifikansi yang lebih besar dari angka 0,05 ( α > 0,05 ), yaitu 0,591 (ditunjukkan dengan angka warna merah), dan nilai ρ adalah positif (ditunjukkan dengan angka warna hitam). H 1 ; ρ i ≠ 0 : tidak ada pengaruh negatif dan signifikan antara variabel endogen (tergantung) Z 1 terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 , ditolak. Hal ini ditunjukkan dengan angka signifikansi yang lebih besar dari angka 0,05 ( α > 0,05 ), yaitu 0,591 (ditunjukkan dengan angka warna merah), dan nilai ρ adalah positif (ditunjukkan dengan angka warna hitam). Dari Gambar 3, 4 dan 5 tersebut di atas, maka dapat dijelaskan bahwa secara parsial variabel bebas X (jumlah wisatawan) berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel endogen ( intervening ) Y 1 , Y 2 , dan Y 3 .
Secara  parsial  variabel  bebas  (X)  berpangaruh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel  endogen  tergantung  (Z 1 ).  Secara  parsial  variabel  endogen  ( intervening )  Y 1 berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  variabel  endogen  (tergantung)  Z 1 . Secara parsial variabel endogen ( intervening ) Y 2 berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1. Secara parsial variabel endogen ( intervening ) Y 3 berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1. Sedangkan  secara  simultan  keempat  variabel  tersebut  berpengaruh  secara  signifikan terhadap variabel endogen (tergantung) Z 1 .
Secara  parsial  variabel  bebas  (X)  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 . Secara parsial variabel endogen (tergantung) Z 1 berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  variabel  endogen  (tergantung)  Z 2 . Secara  simultan  variabel  bebas  (X)  dan  variabel  endogen  (tergantung)  Z 1 berpengaruh signifikan terhadap variabel endogen (tergantung) Z 2 . Sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis  yang  mengatakan  bahwa  jumlah  wisatawan  yang  berpengaruh  terhadap kemiskinan dan pengentasan kemiskinan tidak semuanya dapat diterima, hanya koefisien garis dari X ke Z 1 dan X ke Z 2 . Sedangkan dari Y 1 , Y 2 , Y 3 ke Z 2 dan dari Z 1 ke Z 2 tidak semuanya  dapat  diterima,  karena  hanya  koefisien  jalur  dari  X  ke  Z 1 dan  X  ke  Z 2 . Sedangkan dari Y 1 , Y 2 , Y 3 ke Z 2 dan dari Z 1 ke Z 2 tidak signifikan atau tidak bermakna . Hasil perhitungan analisis PATH juga menunjukkan adanya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung dan pengaruh total dari variabel bebas (X), variabel endogen ( intervening ) Y 1 , Y 2 dan Y 3 dan variabel endogen (tergantung) Z 1 dan Z 2 .
Dari  Gambar  3,  4  dan  5  dapat  ditabulasikan  hasil  perhitungan  analisis  pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung dan pengaruh total tampak pada Tabel berikut:
Tabel 7: Koefisien Jalur Hasil Perhitungan Analisis PATH
Model Koefisien Jalur P R 2
Sub Struktural 1 (X berpengaruh terhadap Y 1 , Y 2 dan Y 3 ) X (ρY 1 ) 0,853 0,002 0,728
X (ρY 2 ) 0,887 0,001 0,787 X (ρY 3 ) 0,952 0,000 0,907 Sub Struktural 2 (X, Y 1 , Y 2 dan Y 3 berpengaruh terhadap Z 1 ) X (ρ Z 1 X) 0,212 0,049 0,967 kamu 1 (ρ Z 1
kamu 1 ) -0,389 0,062
Y 2 (ρ Z 1 Y 2 ) 0,179 0,543 kamu 3 (ρ Z 1 kamu 3 ) -1.007 0,056
Sub Struktural 3 (X dan Z 1 berpengaruh terhadap Z 2 ) X (ρ Z 2 X) -0,907 0,000 0,854 Z 1 (ρ Z 2 Z 1 ) 0,086 0,591 Keterangan: P : nilai signifikansi dikatakan signifikan jika α < 0,05 R 2 : nilai koefisien determinasi
Pengaruh langsung, tidak langsung dan total dari model sub struktural 1, 2 dan 3 analisis PATH tampak pada Tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8: Pengaruh Langsung, Tidak Langsung dan Total
Variabel Pengaruh Langsung Pengaruh Tidak Langsung Pengaruh Total X ke Y 1 X ke Y 2
X ke Y 3 X ke Z 1 melalui Y 1 X ke Z 1 melalui Y 2 X ke Z 1 melalui Y 3
X ke Z 2 melalui Z 1
0,853 0,887
0,952 -0,3318 0,159 -0,959 0,018 -0,120 0,371 -0,747 -0,017
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  variabel  X  (jumlah  wisatawan)  memiliki  pengaruh secara langsung terhadap Y 1 (jumlah usaha hotel & penginapan), Y 2 (jumlah usaha rumah makan & restoran), dan Y 3 (jumlah usaha Biro Perjalanan Wisata). Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian  (Sayekti  Suindyah  D,  2007)  .  Dan  hampir  sebagian  besar penelitian  meneliti  tentang  pengaruh  jumlah  wisatawan,  jumlah  usaha  hotel  terhadap Pendapatan Asli Daerah dan di bidang manajemen pemasaran pariwisata (Tsai, Song dan Wong,  2009;  Rahma  dan  Handayani,  2013;  Udayantini,  Bagia  dan  Suwendra,  2015; Sabrina dan Mudzhalifah , 2018) .

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  kunjungan  wisatawan  dan  dampaknya  terhadap  pengangguran  dan pengentasan  kemiskinan  dengan  menggunakan  analisis  PATH  model Trymming menyimpulkan bahwa jumlah wisatawan yang berkunjung ke obyek atau lokasi wisata berdampak  positif  pada  jumlah  usaha  hotel  dan  penginapan,  pada  usaha  rumah  makan dan restoran dan pada usaha Biro Perjalanan Wisata.
Hasil  analisis  pengaruh  jumlah  wisatawan,  jumlah  usaha  hotel  dan  penginapan,
jumlah  usaha  rumah  makan  dan  restoran,  dan  jumlah  Biro  Perjalanan  Wisata  terhadap pengangguran menunjukkan hasil bahwa jumlah wisatawan dapat meningkatkan angka pengangguran terbuka.
Jumlah usaha hotel dan penginapan, jumlah usaha rumah makan dan jumlah usaha Biro Perjalanan Wisata tidak mempunyai pengaruh terhadap kemiskinan.
Jumlah  wisatawan  dapat  mengurangi  jumlah  penduduk  miskin,  namun  jumlah pengangguran tidak mempunyai pengaruh terhadap pengentasan kemiskinan.
Dapat  disimpulkan  bahwa  kunjungan  wisatawan  dapat  menurunkan  jumlah pengangguran,  jumlah  penduduk  miskin,  namun  belum  dapat  menyelesaikan permasalahan  pengentasan  kemiskinan.  Hal  ini  terjadi  karena  sektor  pariwisata  belum dikelola secara optimal dan juga belum ada Peraturan Bupati ataupun Peraturan Daerah yang mengatur tentang pariwisata pada saat penelitian ini dilakukan.
Hasil  penelitian ini memberikan rekomendasi  kepada Pemerintah Kabupaten dan pemangku kepentingan untuk : (1) melakukan pengelolaan sektor pariwisata dan sektor pemeliharaan  pariwisata  secara  maksimal  melalui  Satuan  Kerja  Perangkat  Daerah Terkait; (2) mengeluarkan Peraturan Bupati atau Peraturan Daerah yang berkaitan dengan sektor pariwisata .

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas,  EW dkk. (2020)  'Ekowisata  Sungai  Martapura  Banjarmasin  Sebagai  Sumber Pembelajaran  Ilmu  Pengetahuan  Sosial', Jurnal  Inovasi  Ilmu  Sosial ,  1(2),  hal. 111. doi: 10.20527/iis.v1i2.2024.
Addison,  JT,  Portugal,  P.  dan  Varejão,  J.  (2014)  'Penelitian  permintaan  tenaga  kerja: Menuju Kesesuaian Yang Lebih Baik Antara Teori Yang Lebih Baik Dan Data Yang Lebih Baik', LABOR ECONOMICS , 30(8125), hlm. doi: 10.1016/j.labeco.2014.06.002.
Adyaharjanti,  A.  dkk.  (2016)  'Dampak  Pengeluaran  Wisatawan  Mancanegara  terhadap Perekonomian  Indonesia:  Analisis  Input  Output  Miyazawa', Jurnal  Ekonomi Kuantitatif Terapan , 13(1), hlm. 33–54.
Agunggunanto,  EY  dkk.  (2016)  'Pengembangan  Desa  Mandiri  Melalui  Pengelolaan Badan Usaha Milik Desa ( BUMDes )', Jurnal Dinamika Ekonomi & Bisnis , 13(1), hlm.67–81.
Tersedia di:
https://ejournal.unisnu.ac.id/JDEB/article/viewFile/395/753.
Alsarayreh, MN (2017) 'Peran Pariwisata dalam Mengurangi Tingkat Pengangguran di Lembaga  Profesional  Pariwisata  di  Yordania  (Dari  sudut  pandang  pekerja  di sektor  pariwisata)', Jurnal  Pariwisata,  Perhotelan  dan  Olahraga ,  32(Januari  ), hal.79–85.
Bolwell, D. dan Weinz, W. (2008) Mengurangi Kemiskinan Melalui Pariwisata. Tersedia di: https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_dialogue/--- sector/documents/publication/wcms_162268.pdf.
BPS Provinsi Jawa Timur (2020a) 'Jumlah Penduduk Miskin 2017-2019'. Surabaya: BPS
Provinsi Jawa Timur. Tersedia di: https://jatim.bps.go.id/staticta ble/2020/06/10/2091/jumlah-dan-persentase-penduduk-miskin-di-provinsi-jawa- timur- menurut-kabupaten-kota-2017 ---2019.html.
BPS  Provinsi  Jawa  Timur  (2020b)  'Profil  Kemiskinan  Di  Jawa  Timur  Maret  2012'. Tersedia di: file:///C:/Users/Windows 10/Downloads/BRSbrsInd- 20200115121704.pdf.
Damayanti,  NLE  and  Kartika,  IN  (2016)  'Pengaruh  Kunjungan  Wisatawan  Asing Dan
Investasi Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Serta Pertumbuhan Ekonomi', Ekonomi Pembangunan,
5(7), pp. 882–900. Tersedia di: https://media.neliti.com/media/publications/165282-ID-pengaruh-kunjungan- wisatawan-asing-dan-i.pdf.
Darmawan,  DH  and  Yunanto,  A.  (2016)  'Peluang  Pariwisata  Dalam  Menurunkan Kemiskinan Di Era Masyarakat Ekonomi Asean (Mea)', Jurnal Riset Ekonomi dan Manajemen , 16(2), hal. 199. doi: 10.17970/jrem.16.160203.id.
Dwiningwarni,  SS,  Ariyanto,  A.  and  Yusuf,  M.  (2018)  'Populasi,  Pengangguran  dan Kemiskinan:  Analisis  Kependudukan  di  Jawa  Timur  Indonesia',  di  Universitas Sampurna (ed.) SU-AFBE. Jakarta: EAI. doi: 10.4108/eai.6-12-2018.2286278.
G David Garson (2016) Partial Least Squares: Model Regresi & Persamaan Struktural, G David  Garson  dan  Statistical  Associates  Publishing  .  Amerika  Serikat.  doi: 10.3726/978-3-0353-0280-6/8.
Hakam,  M.,  Sudarno  and  Abdul  Hoyyi  (2015)  'Analisis  Jalur  Terhadap  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi', Jurnal Gaussian , 4(1), pp. 61–70.
Hamid,  M.dkk.  (2019)  Aplikasi  Spss  Versi  25.Pertama.  Diedit  oleh  ME Prof.Dr.Jamaluddin Idris. Lhokseumawe-Medan: Sefa Bumi Persada. Tersedia di: file:///C:/Users/Windows 10/Downloads/SPSSPENDAHULUAN25.pdf.
Heri  Retnawati  (2017)  Analisis  Jalur,  Analisis  Faktor  Konfirmatori  dan  Pemodelan
Persamaan Struktural. Batusangkar.
Tersedia di: http://staffnew.uny.ac.id/upload/132255129/pengabdian/5-materi-Analisis  Jalur, CFA, SEM-alhamdulillah.pdf.
Istiqomah,  I.  and  Andriyanto,  I.  (2018)  'Analisis  SWOT  dalam  Pengembangan  Bisnis (Studi pada Sentra Jenang di Desa Kaliputu Kudus)', BISNIS : Jurnal Bisnis dan Manajemen Islam , 5(2), hlm.363–382. doi: 10.21043/bisnis.v5i2.3019.
Jannah,  EU,  Muryani,  C.  and  Rindarjono,  MG  (2018)  'Pengembangan  Pariwisata Berbasis  Komunitas  di  Objek  Wisata  Gajah  Mungkur  Wonogiri',  dalam  Seri Konferensi  IOP: Ilmu  Kebumian  dan  Lingkungan .  doi:  10.1088/1755- 1315/145/1/012017.
Kharisma, B. dkk. (2020) 'Modal sosial dan kemiskinan di Jawa Barat', Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 23(2), hal.317–338. doi: 10.24914/jeb.v23i2.3303.
Lalira, D., Nakoko, AT and Rorong, IPF (2018) 'Pengaruh Dana Desa Dan Alokasi Dana Desa Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kecamatan Gemeh Kabupaten Kepulauan Talaud', Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 18(4), pp.62–72.
Latifah, E. (2011) 'Harmonisasi Kebijakan Pengentasan Kemiskinan Di Indonesia Yang Berorientasi  Pada  Tujuan  Pembangunan  Milenium', Jurnal  Dinamika  Hukum , 11(3), hlm. 402–413. doi: 10.20884/1.jdh.2011.11.3.168.
Latifah,  SW,  Jati,  AW  and  Erna  Retna  R  (2016)  'Pemberdayaan  Mantan  Tki  Melalui Pengembangan  Usaha  Berbasis  Potensi  Lokal', Jurnal  Bisnis,  Manajemen  & Perbankan , 2(1), pp.67–80.
Lindberg, K., Enriquez, J. dan Sproule, K. (1996) 'Ekowisata Dipertanyakan: Studi Kasus dari  Belize', Annals  of  Tourism  Research ,  23(3),  hlm.  543–562.  doi: 10.1016/0160-7383(95)00074-7.
Lindberg, K. dan Johnson, RL (1997) 'Nilai ekonomi dampak sosial pariwisata', Annals of Tourism Research , 24(1), hlm. 90–116. doi: 10.1016/S0160-7383 (96)00033- 3.
López-Guzmán,  T.,  Sánchez-Cañizares,  S.  dan  Pavón,  V.  (2011)  'Pariwisata  berbasis komunitas di negara berkembang: Sebuah studi kasus', Tourismos , 6(1), hlm.
Maria,  S.  (2016)  'Dampak  Sektor  Pariwisata  Terhadap  Peluang  Kerja  Pariwisata  di Provinsi Kalimantan Timur', dalam Conference on Management and Behavioral
Studies , hal. 632–641. Tersedia di:
http://cmbs.untar.ac.id/images/prosiding/2016/61 - Siti Maria.pdf.
Munir, AR (2017) 'Aplikasi Analisis  Jalur (Path Analisis) dengan menggunakan  SPSS versi 12 Oleh', SPSS, pp.1–19.
Nasution, A. dkk. (2014) 'Dampak Modal Sosial terhadap Kesejahteraan Rumah Tangga Perdesaan di Indonesia', MIMBAR, Jurnal Sosial dan Pembangunan , 30(2), hal. 137. doi: 10.29313/mimbar.v30i2.593.
Pramusinto, ND and Mulyaningsih, T. (2019) 'Permintaan dan Penawaran Tenaga Kerja serta  Pengangguran  di  Indonesia',  Seminar  Bisnis  Magister  Manajemen 'Membangun  Ekonomi  Kreatif  yang  Berdaya  Saing',  hal.233–243.  Tersedia  di: https://publikasiilmiah.ums.ac.id/bitstream/handle/11617/11089/18.  Novia  dam Akhmad_.pdf?sequence=1&isAl lowed=y.
Rahma, FN and Handayani, HR (2013) 'Pengaruh Jumlah Kunjungan Wisatawan, Jumlah Obyek  Abbas,  EW  dkk.  (2020)  'Ekowisata  Sungai  Martapura  Banjarmasin Sebagai  Sumber  Pembelajaran  Ilmu  Pengetahuan  Sosial', Jurnal  Inovasi  Ilmu Sosial , 1(2), hal. 111. doi: 10.20527/iis.v1i2.2024.
Rubiyanah, Minarsih, MM dan Leonardo Budi Hasiolan (2016) 'Implementasi program nasional  pemberdayaan  masyarakat  mandiri  perkotaan  dalam  penanggulangan kemiskinan', Jurnal Manajemen, 2(2).
Sabrina,  N.  and  Mudzhalifah,  I.  (2018)  'Pengaruh  Jumlah  Objek  Wisata,  Jumlah Wisatawan Dan Tingkat Hunian Hotel Terhadap Pendapatan Asli Daerah Dengan Penerimaan  Sektor  Pariwisata  Sebagai  Variabel  Moderating  Pada  Dinas Pariwisata Kota Palembang', BALANCE Jurnal Akuntansi dan Bisnis, 3( 2), hal. 464. doi: 10.32502/jab.v3i2.1449.
Sanaubar, G., Hidayat, W. and Kusuma, H. (2017) 'Pengaruh Potensi Pariwisata Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Perhotelan Di 9 Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2012-2015', Jurnal Ilmu Ekonomi , 1(3), hal.324–339. Tersedia di: http://202.52.52.22/index.php/jie/article/view/6158.
Saptanti,  D.  (2013)  'Implementasi  PNPM  Mandiri  Perkotaan  dalam  Penanggulangan Kemiskinan  (Studi  Komparasi  pada  Kelurahan  Gisikdrono,  Kelurahan Kalibanteng  Kulon  dan  Kelurahan  Krobokan  Kecamatan  Semarang  Barat  Kota Semarang)', Riptek, 7(2), hal.81–95.
Sayekti Suindyah D (2007) Kunjungan wisatawan dan dampaknya terhadap penyerapan energi kerja di provinsi jawa timur. Universitas Airlangga Surabaya. Tersedia di: http://repository.unair.ac.id/cgi/search/simple?q=sayekti+suindyah+d&_action_s earch=Search&_action_search=search&_order=bytitle&basic_srchtype=ALL&_ satisfyall=ALL.
Schubert,  SF  (2012)  'Pariwisata  dan  Pengangguran:  Pengaruh  Lonjakan  Permintaan Pariwisata  terhadap  Pengangguran.',  Revista  Turismo  &  Desenvolvimento,  17– 18, hlm.
Setyo  Tri  Yudhiarso,  P.  Edi  Suswandi,  AQ  (2015)  Analisis  Faktor-Faktor  Yang
Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Di Kabupaten Jombang Tahun 2004-2013, Artikel Ilmiah Mahasiswa. Tersedia di: https://jombangkab.bps.go.id/publication/download.html?nr
bvfeve=NmY1YmZlZDBkY2U0M2QxMWJlNjg2ODgy&xzmn=aHR0cHM6Ly 9qb21iYW5na2FiLmJwcy5nby5pZC9wdWJsaWNhdGlvbi8yMDExLzAxLzEz LzZ mNWJmZWQwZGNlNDNkMTFiZTY4Njg4Mi9rYWJ1cGF0ZW4tam9tYmFu Zy1kYWxhbS1hbmdrYS0yMDEwLmh0b.
Shakya,  M.  (2014)  Modal  Sosial,  Pariwisata  dan  Transformasi  Sosial  Ekonomi Masyarakat  Pedesaan:  Bukti  dari  Nepal.,  Kertas  Kerja  No.208,  IEE,  Ruhr, University Bochum.
Sholeh,  M.  (2012)  'Permintaan  dan  Penawaran  Tenaga  Kerja  serta  Upah:  Teori  serta Beberapa Potretnya di Indonesia', Jurnal Ekonomi dan Pendidikan, 4(1), hlm.62– 75. doi: 10.21831/jep.v4i1.618.
Suaidah,  I.  and  Cahyono,  H.  (2013)  'Pengaruh  tingkat  pendidikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Kabupaten  Jombang',  Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE),  1(3),
hlm. 1–17. Tersedia di:
http://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/3739.
Sudiarta, IN dan Wayan, I. (2016) 'Dampak Pariwisata terhadap Kemiskinan di Kawasan Pariwisata di Bali', Jurnal Kajian Bali, 6(2), hlm.209–228.
Sunuantari, M. (2017) 'Komunikasi Pariwisata dalam Pariwisata Berbasis Komunitas di Komunitas  Dieng,  Jawa  Tengah,  Indonesia',  Binus  Business  Review,  8(2),  hal. 149. doi: 10.21512/bbr.v8i2.1894.
Titilayo Adenike, E. (2014) 'Paradoks Kemiskinan dan Pengangguran di Nigeria', Jurnal Humaniora  dan  Ilmu  Sosial  IOSR,  19(5),  hlm.106–116.  doi:  10.9790/0837- 1954106116.
Tolkach,  D.,  King,  B.  dan  Pearlman,  M.  (2013)  'Pendekatan  Berbasis  Atribut  untuk Mengklasifikasikan  Jaringan  Pariwisata  Berbasis  Komunitas',  Perencanaan  dan Pengembangan Pariwisata, 10(3), hlm. doi: 10.1080/21568316.2012.747985.
Tsai, H., Song, H. dan Wong, KKF (2009) 'Penelitian daya saing pariwisata dan hotel', Jurnal  Pemasaran  Perjalanan  dan  Pariwisata,  26(5–6),  hlm.522–546.  doi: 10.1080/10548400903163079.
Udayantini, KD, Bagia, IW and Suwendra, IW (2015) 'Pengaruh Jumlah Wisatawan Dan Tingkat  Hunian  Hotel  Terhadap  Pendapatan  Sektor  Pariwisata  Di  Kabupaten Buleleng Periode 2010-2013', e-journal Bisma Universitas Pendidikan Ganesha, Jurusan Manajemen, 3(1) .
Wakhidah,  SF,  Noeryanti  and  Yuli  Setyawan  (2016)  'Analisis  Jalur  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Pemerintah Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dari  Sektor  Pariwisata',  Statistika  Industri  dan Komputasi, 1(1), pp. 1–10. Tersedia di: file:///C:/Users/Windows 10/Downloads/1102-Article Text-1737-1-10-20190316.pdf.
Warmadewi,  AASP  and  Natha,  IKS  (2016)  'Pengaruh  Kedatangan  Wisatawan  Asing  , KUK , dan Nilai Produksi UMK dan UMKM terhadap Angka Pengangguran Di Provinsi  Bali',  Ekonomi  Pembangunan,  5,  hal.  937–959.  Tersedia  di: https://media.neliti.com/media/publications/165204-ID-pengaruh-kedatangan- wisatawan-asing-kuk.pdf.